# encoding: utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np


# 假设的“分类模型”，这里仅用一个简单的线性层模拟
class SimpleClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleClassifier, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 2)  # 假设输入特征维度为10，输出类别数为2

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)


# 假设的“环境”，模拟数据加载和分类性能反馈
class Environment:
    def __init__(self, data_subsets):
        self.data_subsets = data_subsets  # 假设的数据子集列表
        self.current_subset_idx = 0

    def step(self, action):
        # action 是选择的数据子集索引
        if action < len(self.data_subsets):
            self.current_subset_idx = action
            # 模拟分类性能（这里用随机数模拟）
            reward = np.random.rand() * (action + 1)  # 假设选择索引越大的子集，性能越好（但随机性很大）
            done = False  # 假设训练没有结束
            return self.data_subsets[action], reward, done
        else:
            return None, -1, True  # 非法行动，给予负奖励并结束训练

    def reset(self):
        self.current_subset_idx = 0


# 简单的策略网络（强化学习代理）
class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, num_subsets):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(1, num_subsets)  # 假设只有一个特征（例如，训练周期数）来决定行动

    def forward(self, x):
        # 输出每个数据子集被选择的概率
        return torch.softmax(self.fc(x), dim=1)

    # 假设的数据子集（这里用整数列表模拟）


data_subsets = [np.random.randint(0, 100, (10, 10)) for _ in range(5)]

# 初始化环境和策略网络
env = Environment(data_subsets)
policy_net = PolicyNetwork(len(data_subsets))
optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环（这里非常简化）
for epoch in range(100):
    # 假设这里只有一个特征：当前训练周期数
    state = torch.tensor([[epoch]], dtype=torch.float32)
    with torch.no_grad():
        action_probs = policy_net(state)
        # 随机选择行动（这里可以用更复杂的探索策略）
        action = torch.multinomial(action_probs, 1).item()

        # 执行行动并获取反馈
    data_subset, reward, done = env.step(action)

    # （这里省略了强化学习的学习步骤，因为它通常涉及更新策略网络以最大化期望奖励）
    # 示例中仅打印奖励以模拟训练过程
    print(f"Epoch {epoch}, Action {action}, Reward {reward}")

    # 假设训练在某个条件下结束
    if done:
        break

    # 注意：这个示例没有实现真正的强化学习算法（如Q-learning、策略梯度等）
# 它仅展示了如何结合PyTorch和强化学习的概念框架